본 연구의 목적은 초등학교 예비교사들의 과학 수업 이미지에 나타난 교사와 학생 간 상호작용을 조사하는 것이다. 정서적 지원(분위기, 학생 시각에 대한 관심, 교사 민감도), 수업 조직(교수학습 형식, 행동 조절, 생산성), 학습 지원(피드백의 질, 언어 모델링, 개념 발달)의 3개 영역 총 9개 기준에 의해 긍정적 상호작용과 부정적 상호작용을 분석하였다. 연구 결과 상당수 학생들이 교수학습 형식 또는 개념 발달에 해당하는 긍정적 상호작용을 선호하는 경향이 나타났다. 기피하는 수업의 경우에는 교수학습 형식 또는 학생 시각에 대한 관심 측면의 부정적 상호작용이 많이 나타났으나, 그 외 매우 낮은 빈도를 보인 상호작용 요소들도 있었다. 그리고 여자 예비교사들이 남자에 비해 긍정적인 상호작용을 약간 더 선호하는 것으로 조사되었다. 교사전문성에 대한 함의 및 후속 연구에 대한 제언을 논의하였다.
본 연구의 목적은 과학영재교육 수업현장에서 이루어지는 교사들의 발문과 피드백,학생들의 응답에 대한유형과 빈도를 분석하여 현황을 파악하고 교사-학생의 언어적 상호작용이 활발한 수업에서 나타난 교사들의 발문과 피드백에 대한 특징을 파악하는데 있다. 이를 위해 중학교 2학년 과학 영재 학생들을 대상으로 실시하는 8차시 24시간 분량의 수업을 비참여 관찰하고 녹화하였으며,교사와 학생간의 상호대화를 전사 분석하고,교사들과의 인터뷰를 실시하였다. 수업 분석 결과,교사들은 대체적으로 기억회상과 인지 기억의 질문과 즉각적 피드백을 사용한 반면,학생들은 단답형 응답을 선호하고 있는 것을 볼 수 있었다. 교사-학생의 언어적 상호작용이 상대적으로 활발한 수업의 특징은 도입단계에서 개방적 질문을 사용하였고,발문의 처리단계를 높였으며, "왜"와 "어떻게"의 질문을 많이 사용하였고,평가질문을 사용한다는 것이었다. 피드백의 특정으로는 학생의 응답을 수용하고 받아들이는 태도를 보였고,지연피드백을 많이 사용하였으며,칭찬과 격려로 다음 문제해결에 자신감을 부여하는 것을 볼 수 있었다.
단백질이나 유전자들 간의 상호작용 인식은 생물학적 현상의 기술에 있어서 필수적이고, 이러한 상호작용의 네트웍 파악은 생물학 접근의 시작이라고 할 수 있다. 최근에, 대량의 생물학 관련 문서로부터 자연언어처리 기술을 사용하여 이러한 정보를 추출하려는 연구들이 많이 등장했다. 또한 이전 연구들은 언어학적 정보가 문서로부터 유전자 상호작용을 자동으로 추출하는 데 있어서 유용하다고 주장하고 있다. 하지만 기존의 방법들은 정확률에 비해 재현율이 많이 낮아서 성능이 그다지 좋지 못했다. 정확률의 감소 없이 재현율의 성능향상을 위해, 이 논문은 생물학관련 문서에서 구문관계에 기반하여 유전자 상호작용을 인식하는 방법을 제안한다. 생물학 도메인에 관련된 전문지식 없이, 우리의 방법은 단지 적은 양의 학습데이터를 사용하여 효과적인 성능을 보인다. LLL05(ICML05 Workshop on Learning Language in Logic)에서 제공한 데이터 포맷을 그대로 사용하여, 상호작용하는 두 유전자 중 작용의 주체가 되는 유전자를 에이전트라 하고 상호 작용의 대상이 되는 유전자를 타겟이라 한다. 본 논문에서 제안하는 첫 단계에서, 에이전트와 타겟 유전자에 대한 유전자-전이 구문관계를 인식한다. 두 번째 단계에서, 유전자 간의 상호작용이 있음을 암시하는 용언리스트를 구축한다. 마지막 단계에서, 상호작용하는 것으로 인식된 두 유전자 중 어느 것이 에이전트이고 타겟인지를 판단하기 위해 구문관계의 방향 정보를 학습한다. LLL05 데이터를 사용한 실험결과에서, 본 논문에서 제안한 방법이 학습 데이터에 대해서는 88%의 F-measure 성능을 보였고, 테스트 데이터에 대해서는 70.4%의 F-measure 성능을 보였다. 이 결과는 기존의 방법들보다 훨씬 더 좋은 성능이다. 우리는 성능에 대한 각 단계의 공헌도를 실험하여, 첫 단계는 재현율 향상에 기여를 하고 두 번째와 세 번째 단계는 정확률 향상에 기여했음을 보인다.
기존의 이중언어정보 처리 모형을 기억 모형과 상호 작용 모형으로 나누고 기억모형은 다시 발달적 관점을 지닌 모형과 개념 표상과의 관계 구조에 촛점을 둔 모형으로 분류하여 개관하였다. 이중 언어 정보 처리 과정에 관한 이상적인 모형은 심성 어휘집의 관계 구조. 언어이해와 산출의 자동성, 두 언어 체계간의 작용에 관하여 설명할 수 있어야 한다. 이러한 관점에서 지금까지 개관된 모형을 비판하였다. 일부 모형에서는 위의 가정들을 언급하고 있으나 대부분의 모형들이 각각의 가정을 체계적으로 반영하고 있지 않았다. 비판점들을 보완하여 한국인에게 적합한 외국어 교육 프로그램을 개발하고 한국어-영어 번역시스템의 효과적인 운용과 일반적인 언어 정보 처리 기제에 대한 이해를 돕기 위한 새로운 이중 언어 모형을 제안하였다.
본 연구는 보육교사의 교사효능감, 전문성 수준이 교사-유아 상호작용에 미치는 영향을 알아보기 위한 연구이다. 그에 따른 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 20대 교사보다 30대 이상의 교사에게서 교사효능감, 전문성 수준 및 교사-유아 상호작용이 높게 나타났다. 교사의 평가인증경험에 따라서는 교사효능감과 전문성 수준이 집단 간 유의한 차이가 나타났으며, 교사효능감은 평가인증경험이 없는 집단보다 평가인증경험이 2회 이상인 집단이 높게 나타났고, 교사의 전문성 수준은 평가인증경험이 없는 집단과 1회인 집단보다 평가인증경험이 2회 이상인 집단이 높게 나타났다. 둘째, 교사효능감, 전문성 수준 및 교사-유아 상호작용간의 관계를 알아본 결과, 교사효능감은 전문성 수준, 교사-유아 상호작용과 정적 상관이 나타났고, 교사의 전문성 수준은 교사-유아 상호작용과 정적 상관이 나타났다. 셋째, 사회인구학적 변인(교사의 연령, 경력, 평가인증경험), 교사효능감 및 전문성 수준이 교사-유아 상호작용에 미치는 상대적 영향력을 살펴 본 결과, 교사의 연령이 높을수록 교사-유아 언어적 상호작용에, 교사의 경력이 높을수록 교사-유아 행동적 상호작용에 미치는 영향력이 높은 것으로 나타났으며, 교사의 연령과 교사효능감, 전문성 수준이 높을수록 교사-유아 상호작용 전체에 미치는 영향력이 높은 것으로 나타났다.
본 논문에서는 공동작업을 지원하기 위한 시각언어를 제안하고 생성되는 시각문장에서 공동작업을 위한 속성과 컴파일 방법을 설명한다. 생성되는 시각문장은 객체 아이콘과 연산자로 구성되며, 각각은 공동작업 참여자와 참여자간 상호작용 시점에 따른 공동작업 관계를 의미한다. 생성되는 시각 문장은 객체 아이콘과 연산자의 결합 관계에 따라 다양한 공동작업을 지원한다. 또한, 동기 및 비동기 공동작업을 함께 표현함으로써 기존 공동작업을 위한 시각언어보다 효율적으로 공동작업을 지원한다.
단어 인지과정은 언어 이해과정의 한 부분으로, 신속성과 정확성 그리고 심성어휘집을 그 특정으로 한다. 표기 단어의 인지과정에는 그 언어의 정서법 체계가 반영된다. 한국어의 단어 인지과정에 대한 모델 작성의 예비 연구로 음운적 처리와 어휘 근접에서의 정서법적 정보의 역활에 대해 검토하였다. 어휘 근접의 단위에 대한 논의에서는 음절, 자질, 단어등의 형식적 언어학적 단위외에 심리적 단위가 고려되어야 함이 지적되었으며, 그 심리적 단위들과 정서법의 관계에 대해 논의하였다. 마지막으로 한글 단어 인지과정에 관한 한 모델로서 상호작용 활성화 모델의 가능성에 주목하였다.
최근 거대언어모델(LLM)이 기계 번역 및 기계 독해를 포함한 다양한 문제들에서 높은 성능을 보이고 있다. 특히 프롬프트 기반의 대규모 언어 모델은 사고사슬 방식으로 적절한 프롬프팅을 통해 원하는 형식의 답변을 생성할 수 있으며 자연어 추론 단계에서도 높은 정확도를 보여주고 있다. 그러나 근본적으로 LLM의 매개변수에 질문에 관련된 지식이 없거나 최신 정보로 업데이트 되지 않은 경우 추론이 어렵다. 이를 해결하기 위해, 본 연구는 검색문서와 생성모델의 상호작용을 통해 답변하는 한국어 질의응답 모델을 제안한다. 검색이 어려운 경우 생성형 모델을 통해 질문과 관련된 문장을 생성하며, 이는 다시 검색모델과 추론 과정에서 활용된다. 추가로 "판단불가"라는 프롬프팅을 통해 모델이 답변할 수 없는 경우를 스스로 판단하게 한다. 본 연구결과에서 GPT3를 활용한 사고사슬 모델이 63.4의 F1 점수를 보여주며 생성형 모델과 검색모델의 융합이 적절한 프롬프팅을 통해 오픈-도메인 질의응답에서 성능의 향상을 보여준다.
이 연구에서는 2015 개정 교육과정에 따른 초등학교 과학 디지털교과서의 물질 영역에 제시된 외적 표상의 양식과 제시 방법, 상호작용성을 분석하였다. 선행연구의 분석틀을 본 연구의 맥락에 맞게 수정·보완하여 사용하였으며, 3~6학년 디지털 과학교과서에서 물질 영역을 다루는 단원을 '본문'과 '탐구'로 구분하여 분석하였다. 분석 결과, 외적 표상의 양식은 시각언어 표상과 시각비언어 표상이 가장 많이 제시되었으며, 청각비언어 표상은 본문에만 높은 빈도로 제시되고 청각언어 표상은 본문과 탐구 전체에서 낮은 빈도로 제시되었다. 제시 방법 측면에서 언어적 표상과 시각비언어 표상이 함께 나타난 경우에는 대부분 시각언어 표상과 시각비언어 표상이 함께 제시되었다. 시각언어 표상, 청각언어 표상, 시각비언어 표상이 함께 제시된 경우 중 일부에서 시각언어 표상과 청각언어 표상의 정보가 중복적으로 제시되었다. 그리고 내용과 관계없는 청각비언어 표상이 다른 외적 표상들과 함께 제시되었으며, 그 빈도는 특히 본문에서 높았다. 근접성 측면에서 시각언어 표상과 시각비언어 표상이 다른 페이지에 배치되는 경우는 없었고, 청각언어 표상을 시각비언어 표상과 다른 시점에 제시하는 경우도 없었다. 상호작용성 측면에서는 설명적 피드백과 낮은 수준의 조작이 주로 나타났다. 이상의 결과를 바탕으로 다중 표상 학습의 관점에서 디지털교과서를 개선하기 위한 방안을 논의하였다.
본 논문에서는 GUI(Graphical User Interface)를 사용하여 사용자가 상호 작용적으로 도형 언어(visual language)의 문법을 기술함으로서 자동으로 공간 파서를 생성하는 공간 파서 생성기 SPG(Spatial falser Generator)의 구현에 대하여 논한다. 본 시스템의 장점은 다음과 같다. (1) 사용자가 도형 언어의 문법을 정의하고 실제로 파싱하고 싶은 도형 언어를 입력하는데 사용되는 도형 에디터를 가지고 있다. (2) 사용자가 도형을 이용하여 대략적인 문법을 자동으로 생성한 뒤, 수정하여 최종적인 문법을 정의하도록 한다. (3) 제약 해소기(Constraint solver)를 가지고 있어서 파싱된 도형 언어들이 그 생성 규칙에 쓰여져 있는 제약을 유지한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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